Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁99👍12🔥7❤6
Генерируем QR-код для подключения к Wi-Fi
Давай мы покажем, как создать QR-код, с помощью которого моментально можно будет подключиться к Wi-Fi
Нам понадобится всего одна библиотека питона. Открой консоль и запусти там вот этот код:
Теперь у тебя есть всё необходимое. Сам код довольно прост и состоит из трёх шагов:
🔹 Импортировать
🔹 Сгенерировать QR-код
🔹 Сохранить QR-код как изображение
Больше не нужно будет диктовать пароль каждому гостю – просто сохрани или распечатай сгенерированную этим скриптом картинку и удивляй всех✌️
👉 @PythonPortal
Давай мы покажем, как создать QR-код, с помощью которого моментально можно будет подключиться к Wi-Fi
Нам понадобится всего одна библиотека питона. Открой консоль и запусти там вот этот код:
pip install wifi_qrcode_generator
Теперь у тебя есть всё необходимое. Сам код довольно прост и состоит из трёх шагов:
wifi_qrcode_generator
import wifi_qrcode_generator as qr
qrCode = qr.wifi_qrcode('название WIFI', False, 'WPA', 'пароль')
qrCode.show()
qrCode.save("my_wifi_qr.png")
Больше не нужно будет диктовать пароль каждому гостю – просто сохрани или распечатай сгенерированную этим скриптом картинку и удивляй всех
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤88👍33🔥18🌭2🏆1
Прокачай Python с lambda и однострочниками
От простых выражений до продвинутых приёмов с
Сохрани себе и используй как шпаргалку
👉 @PythonPortal
От простых выражений до продвинутых приёмов с
map, filter, reduce,
условными операторами и даже словарными включениямиСохрани себе и используй как шпаргалку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤55👍26🔥13🏆1
Принёс шпаргалку с 12 командами Git, которые «должен знать каждый разраб»
Сохраняем и пользуемся
К слову, Git на днях отметил своё 20-летие — 7 апреля 2005 года Линус Торвальдс написал его всего за пару недель, чтобы заменить BitKeeper при разработке ядра Linux
С тех пор без Git не обходится почти ни один проект✌️
👉 @PythonPortal
1. git init – инициализация нового Git-репозитория в текущем каталоге.
2. git add – добавление изменений в индекс (staging area).
3. git commit – фиксация проиндексированных изменений с комментарием.
4. git push – отправка локальных изменений в удалённый репозиторий.
5. git pull – получение изменений из удалённого репозитория и их слияние с локальной веткой.
6. git remote – добавление, просмотр или удаление удалённого репозитория.
7. git branch – вывод списка веток, создание новой ветки и переключение на неё.
8. git fetch – загрузка изменений из удалённого репозитория без их слияния.
9. git checkout – переключение на указанную ветку.
10. git merge – слияние указанной ветки с текущей.
11. git status – отображение текущего состояния репозитория и неподтверждённых изменений.
12. git reset – откат текущей ветки до указанного коммита.
Сохраняем и пользуемся
К слову, Git на днях отметил своё 20-летие — 7 апреля 2005 года Линус Торвальдс написал его всего за пару недель, чтобы заменить BitKeeper при разработке ядра Linux
С тех пор без Git не обходится почти ни один проект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍96🔥28❤15🤯1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍84🔥23❤18🏆2💊1
Шпаргалка по визуализации данных на Python для EDA
1. Одновариативный анализ
2. Двухвариативный анализ
3. Многовариативный анализ
4. Временные ряды
5. Текстовый анализ
6. Кастомизация
7. Сохранение и показ
👉 @PythonPortal
1. Одновариативный анализ
df.hist()
— гистограмма числовых колонокsns.boxplot(data=df, y='col')
— боксплот распределенияsns.kdeplot(data=df['col'])
— график плотностиdf['col'].value_counts().plot(kind='bar')
— столбчатая диаграмма частот2. Двухвариативный анализ
sns.scatterplot(data=df, x, y)
— диаграмма рассеянияsns.regplot(data=df, x, y)
— рассеяние + линия регрессииsns.barplot(x, y, data=df)
— сравнение категорий по значениямsns.violinplot(data=df, x, y)
— распределение по категориямsns.boxplot(x, y, data=df)
— сравнение распределений3. Многовариативный анализ
sns.pairplot(df)
— матрица scatter-графиковsns.heatmap(df.corr(), annot=True)
— тепловая карта корреляцийsns.jointplot(data=df, x='x', y='y')
— scatter + распределениеplt.scatter(x, y, c=z)
— scatter с цветом по переменнойsns.scatterplot(data=df, x=x, y=y, hue='z')
— scatter с цветовой категорией4. Временные ряды
df.plot(x='date', y='value')
— базовый временной графикdf.rolling(window).mean().plot()
— скользящее среднееseasonal_decompose(df['col'])
— разложение временного рядаsns.lineplot(data=df, x='date', y='value')
— временной ряд с интервалами5. Текстовый анализ
WordCloud().generate(text)
— облако словFreqDist(words).plot()
— частотный графикsns.barplot(x=words, y=frequencies)
— частоты слов в столбиках6. Кастомизация
plt.title('Заголовок')
— заголовокplt.xlabel('ось X') / plt.ylabel('ось Y')
— подписи осейplt.xticks(rotation=45)
— поворот подписейplt.tight_layout()
— авторасстановкаplt.figure(figsize=(10, 6))
— размер графика7. Сохранение и показ
plt.show()
— показать графикplt.savefig('график.png')
— сохранитьplt.close()
— закрыть окно графикаPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤27👍20🔥18👀1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Откопал шикарную штуку — Python Tutor
Пишете код на Python, Java, C, C++ или JavaScript прямо в браузере, а этот сервис пошагово показывает, что происходит под капотом. Видно каждую переменную, каждую строчку кода в действии
Плюс, тут есть AI-репетитор для разъяснений
Годный инструмент для обучения или разборов: https://pythontutor.com/
👉 @PythonPortal
Пишете код на Python, Java, C, C++ или JavaScript прямо в браузере, а этот сервис пошагово показывает, что происходит под капотом. Видно каждую переменную, каждую строчку кода в действии
Плюс, тут есть AI-репетитор для разъяснений
Годный инструмент для обучения или разборов: https://pythontutor.com/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤108🔥46👍25💊7
Модификаторы доступа в Python
Разбираем, как
Понимание этих уровней доступа —> ключ к надёжной и читаемой архитектуре
👉 @PythonPortal
Разбираем, как
public, protected
и private
переменные и методы управляют доступом внутри классовПонимание этих уровней доступа —> ключ к надёжной и читаемой архитектуре
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍103❤20🔥15😁4👀1